JP6813854B2 - テレビ番組評価システム - Google Patents

Description

本発明は、テレビ番組評価システムに関する。

従来テレビでは多くの人にリーチするマス広告が行われてきた。これに対してインターネット上の広告では特定のセグメントに広告を配信するターゲティング広告が行われている。たとえば特許文献１にはユーザセグメントを拡大してターゲティング広告を行うためのシステムが開示されている。

特許５７８４２０５号明細書

テレビ放送においてもターゲティング広告を行いたいというニーズが存在している。その一方で、多くの人にリーチするマス広告についてはテレビ媒体が適しており、どの番組がターゲティング広告に適しているかを判断することが難しい。

本発明はこのような背景を鑑みてなされたものであり、テレビ番組がターゲティング広告に適しているかどうかを評価する技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、テレビ番組を評価するシステムであって、前記テレビ番組を視聴した視聴者を特定する視聴ログを記憶する視聴ログ記憶部と、前記視聴者の属するセグメントを特定するターゲット情報を記憶するターゲット情報記憶部と、前記視聴ログおよび前記ターゲット情報に基づいて、前記テレビ番組を視聴した前記視聴者が所属する前記セグメントである広告セグメントを特定するセグメント特定部と、前記広告セグメントの数に応じて、前記テレビ番組に係るターゲティング広告の適合度を評価する評価部と、を備えることとする。

その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、テレビ番組がターゲティング広告に適しているかどうかを評価することができる。

本発明の一実施形態に係るテレビ番組評価システムの全体構成例を示す図である。 評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 評価装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。 視聴ログ記憶部１３１の構成例を示す図である。 ターゲット情報記憶部１３２の構成例を示す図である。 本実施形態の評価装置１０が実行する処理の流れを示す図である。 ユーザ装置２０に表示される画面例を示す図である。

本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態によるテレビ番組評価システムは、以下のような構成を備える。

［項目１］
テレビ番組を評価するシステムであって、
前記テレビ番組を視聴した視聴者を特定する視聴ログを記憶する視聴ログ記憶部と、
前記視聴者の属するセグメントを特定するターゲット情報を記憶するターゲット情報記憶部と、
前記視聴ログおよび前記ターゲット情報に基づいて、前記テレビ番組を視聴した前記視聴者が所属する前記セグメントである広告セグメントを特定するセグメント特定部と、
前記広告セグメントのばらつき度合に応じて、前記テレビ番組に係るターゲティング広告の適合度を評価する評価部と、
を備えることを特徴とするテレビ番組評価システム。
［項目２］
項目１に記載のテレビ番組評価システムであって、
前記セグメント特定部は、前記テレビ番組を視聴した前記視聴者が所属する前記セグメントのうち、前記セグメントに属する前記視聴者の数に応じて前記広告セグメントを特定すること、
を特徴とするテレビ番組評価システム。
［項目３］
項目１または２に記載のテレビ番組評価システムであって、
前記ターゲット情報には、前記視聴者のデモグラフィック情報および前記視聴者の行動履歴情報の少なくともいずれかが含まれること、
を特徴とするテレビ番組評価システム。
［項目４］
項目１ないし３のいずれか１項に記載のテレビ番組評価システムであって、
放送局、広告主、または広告代理店が使用するユーザ装置と通信可能に接続され、
前記テレビ番組の視聴率を取得する視聴率取得部と、
前記テレビ番組に係る前記視聴率とともに前記適合度を前記ユーザ装置に送信する送信部と、
をさらに備えることを特徴とするテレビ番組評価システム。
［項目５］
項目４に記載のテレビ番組評価システムであって、
前記評価部は、前記視聴率が所定値以下である場合には、前記広告セグメントのばらつき度合に拘わらず、前記テレビ番組が前記ターゲティング広告に適すると評価すること、
を特徴とするテレビ番組評価システム。
［項目６］
項目１ないし４のいずれか１項に記載のテレビ番組評価システムであって、
前記視聴ログは、第１の前記視聴者を特定する情報と、前記テレビ番組を特定する情報とを含み、
前記ターゲット情報記憶部は、前記第１の視聴者とは異なる第２の前記視聴者に対応付けて前記ターゲット情報を記憶し、
前記ターゲット情報には、前記第２の視聴者が視聴した前記テレビ番組を特定する情報が含まれ、
前記視聴ログと前記ターゲット情報とを比較して、前記第１および第２の視聴者の視聴行動の類似度を判定する類似度判定部をさらに備え、
前記セグメント特定部は、前記類似度に応じて前記第１および第２の視聴者を対応づけ、前記視聴ログに対応する前記ターゲット情報から前記広告セグメントを特定すること、
を特徴とするテレビ番組評価システム。

図１は、本発明の一実施形態に係るテレビ番組評価システムの全体構成例を示す図である。本実施形態のテレビ番組評価システムは、テレビ番組の評価を行う評価装置１０を含んで構成される。評価装置１０はユーザ装置２０と通信回線３０を介して互いに通信可能に接続されている。通信回線３０は、たとえば、イーサネット（登録商標）や公衆電話回線網、携帯電話回線網、無線通信網などにより構築される、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）である。

評価装置１０は、たとえば、テレビ番組の視聴率を調査する会社により運営されるコンピュータである。評価装置１０は、たとえば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、クラウドコンピュータなどにより実現することができる。評価装置１０は、どの視聴者がどのテレビ番組を観たかを記録した視聴ログに基づいて、テレビ番組がターゲティング広告に向いている度合を評価する。なお、現状ではテレビ媒体でターゲティング広告はほとんど行われていないが、アドレッサブル広告やプログラマティックＴＶと呼ばれる手法により、テレビ番組の広告であってもターゲティング広告を表示させる技術が登場している。本実施形態の評価装置１０は、テレビ番組をアドレッサブル広告に対応させるべきか否かの判断基準を提供しようとするものである。

ユーザ装置２０は、テレビ番組を放送している放送局のユーザが操作するコンピュータである。ユーザ装置２０は、たとえば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレットコンピュータなどである。放送局のユーザは、ユーザ装置２０を操作することにより、評価装置１０が表示したテレビ番組のアドレッサブル広告適合度を閲覧することができる。

図２は、評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。評価装置１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、および出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース１０４は、通信ネットワーク３０に接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。入力装置１０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。

図３は、評価装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。同図に示すように、評価装置１０は、類似度判定部１１１、セグメント特定部１１２、評価部１１３、視聴率算出部１１４、番組情報送信部１１５、視聴ログ記憶部１３１およびターゲット情報記憶部１３２を備える。なお、類似度判定部１１１、セグメント特定部１１２、評価部１１３、視聴率算出部１１４および番組情報送信部１１５は、評価装置１０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、視聴ログ記憶部１３１およびターゲット情報記憶部１３２は、評価装置１０が備えるメモリ１０２および記憶装置１０３の少なくともいずれかが提供する記憶領域の一部として実現される。

視聴ログ記憶部１３１は、テレビ番組を視聴した視聴者を特定する情報（以下、視聴ログという。）を記憶する。図４は、視聴ログ記憶部１３１の構成例を示す図である。視聴ログ記憶部１３１は、視聴者の属性（視聴者属性）と、視聴ログとを記憶する。視聴者属性には、視聴者を特定するための情報（以下、視聴者ＩＤという。）に対応付けて、視聴者の性別や年代、所得などが含まれる。視聴ログは、視聴率調査のために無作為に抽出されたサンプル世帯にログ記録装置を設置し、このログ記録装置が視聴されたチャンネルを特定するとともに、視聴者が視聴開始時にボタンを押すなどの行為によってどの視聴者が視聴したかを特定することで収集した情報である。視聴ログには、世帯を示す世帯ＩＤと、視聴者ＩＤと、当該世帯において当該視聴者がテレビの視聴を開始した日時と、視聴したチャンネルとが含まれる。視聴ログと番組表とを照合することにより、どの視聴者がどのテレビ番組を視聴したのかを特定することができる。

ターゲット情報記憶部１３２は、視聴者の属するセグメントを特定するための情報（以下、ターゲット情報という。）を記憶する。図５は、ターゲット情報記憶部１３２の構成例を示す図である。同図に示すように、ターゲット情報記憶部１３２は、ターゲット情報として、デモグラフィック情報、視聴情報および行動履歴を記憶している。これらのターゲット情報は、たとえばアンケート調査やＷｅｂブラウザのクッキーの解析などにより収集することができる。デモグラフィック情報は、視聴者のデモグラフィック属性を含む。デモグラフィック情報には、視聴者ＩＤに対応づけて、性別、年代、所得などの属性が含まれる。視聴情報は、視聴者が視聴したテレビ番組を示す。視聴情報には、視聴者ＩＤに対応付けて、当該視聴者が視聴した番組と視聴を開始した日時とが含まれる。行動履歴は、視聴者の各種の行動に関する情報である。たとえば、視聴者が買物をしたり、雑誌を読んだり、Ｗｅｂサイトを閲覧したりと、オンラインおよびオフラインを問わず、視聴者が取った行動についてのログを行動履歴として記録することができる。なお、行動履歴は、インターネット上での行動（Ｗｅｂブラウザを利用した履歴）のみとしてもよい。行動履歴には、視聴者ＩＤに対応付けて、行動を行った日時と行動内容とが含まれる。

視聴ログの視聴者ＩＤが示す視聴者（すなわち、サンプル世帯を構成する視聴者）と、ターゲット情報の視聴者ＩＤが示す視聴者（たとえば、アンケートを回答した視聴者）とは重ならなくてもよい。類似度判定部１１１は、視聴ログとターゲット情報との対応づけを行う。類似度判定部１１１は、視聴ログに基づいて把握される視聴行動のパターンと、ターゲット情報の視聴情報に基づいて把握される視聴行動のパターンとの類似度を算出し、類似度に応じて対応づけを行うことができる。類似度の判定は、たとえば、同じ日時に同じテレビ番組を視聴していた回数に応じて決定するようにしてもよいし、視聴されたテレビ番組またはそのジャンル、視聴時間、視聴の順番などを比較してもよい。また、たとえば、曜日毎に視聴したテレビ番組あるいはそのジャンルを並べたパターンを比較してもよい。類似度判定部１１１は、求めた類似度に応じて視聴ログとターゲット情報とを対応づけることができる。

セグメント特定部１１２は、テレビ番組に係る視聴者のセグメントを特定する。セグメント特定部１１２は、テレビ番組について、対応する視聴ログを視聴ログ記憶部１３１から読み出し、読み出した視聴ログに対応するターゲット情報（対応づけは上記類似度判定部１１１により行われる。）のデモグラフィック情報に含まれる属性や行動履歴に含まれる行動などにより、セグメントを特定する。なお、デモグラフィック属性や行動履歴に基づいてセグメントを決定する手法については周知の手法を用いるものとして、ここでは説明を省略する。セグメント特定部１１２はまた、各セグメントに含まれる視聴者の数を算出する。セグメント特定部１１２は、たとえば、当該セグメントに属する視聴者ＩＤを含むターゲット情報を選択し、特定したターゲット情報に対応する視聴ログを特定し、特定した視聴ログに含まれる視聴者ＩＤを重複を排除してカウントすることにより、セグメントに含まれる視聴者の数を算出することができる。

評価部１１３は、テレビ番組がターゲティング広告に適合していることを評価する。評価部１１３は、視聴者のセグメントのばらつき度合に応じてターゲティング広告の適合度を決定する。たとえば、小学生も、１０代の女子高生も、３０代の会社員男性も視聴しているような番組の場合、同じ商品が全ての視聴者に訴求することは少なく、小学生、女子高生、会社員男性のそれぞれに異なる商品を訴求した方が広告効果が高いと考えられる。逆に、３０代の女性会社員が主に視聴しているような番組であれば、広告を切り換えることなく従来通りのマス広告による広告効果が高いと考えられる。そこで、評価部１１３は、視聴者のセグメントのばらつき度合に応じて適合度を決定することができる。セグメントのばらつき度合は、セグメントの数で表してもよいし、セグメント間の関係性の遠さによって表してもよい。セグメント間の関係性の遠さは、たとえば、セグメントを構成する各種属性（本実施形態では、デモグラフィック属性の各属性と、行動履歴に基づいて求められる属性とが該当する。）を軸とした多次元空間における距離として把握することができる。カテゴリ変数となる属性については、ダミー変数に変換したうえで軸とすることができる。たとえば、評価部１１３は、セグメント数が多いほど適合度が高くなるように適合度を決定することができる。また、たとえば、性別と年代を用いたセグメントである場合に、男性を１、女性を０とし、年代について１０代を０、２０代を０．１７、３０代を０．３３、４０代を０．５、５０代を０．６７、６０代を０．８３、７０以上を１として標準化したうえで距離を計算することができる。たとえば、視聴者のセグメントが１０代男性と、４０代女性の２つであったとすると、その距離は、１０代−４０代（０−０．５）の２乗＋男性−女性（１−０）の２乗の平方根で、１．１２と算出することができる。また、視聴者のセグメントが１０代女性と２０代女性であった場合は、１０代−２０代（０−０．１７）の２乗＋女性−女性（０−０）の２乗の平方根で、０．１７と算出することができる。この距離が遠いほど適合度が高くなるように適合度を決定することができる。なお、評価部１１３は、属する視聴者数が少ないセグメントについては考慮しないようにしてもよい。たとえば、評価部１１３は、所定の人数以上のセグメントのばらつき度合に応じて適合度を決定することができる。

視聴率算出部１１４は、視聴ログに基づいて視聴率を算出する。視聴率算出部１１４は従来の手法を用いて番組の視聴率を算出するものとし、ここでは詳細な説明を省略する。

番組情報送信部１１５は、テレビ番組の視聴率と、当該テレビ番組がターゲティング広告に適合している適合度とを含む情報（以下、番組情報という。）をユーザ装置２０に送信する。ユーザ装置２０では、受信した番組情報を表示し、放送局側では、視聴率に基づいて広告価格を決定するとともに、どのテレビ番組をアドレッサブル広告の対象にするかを決定することができる。

図６は、本実施形態の評価装置１０が実行する処理の流れを示す図である。各放送局について以下の処理が行われる。

評価装置１０は、放送局で放送されるテレビ番組のそれぞれについて、以下の処理を行う。すなわち、類似度判定部１１１は、視聴ログとターゲット情報との対応づけを行う（Ｓ４０１）。上述したように、類似度判定部１１１は、視聴ログに基づいて把握される視聴行動のパターンと、ターゲット情報の視聴情報に基づいて把握される視聴行動のパターンとの類似度を算出し、類似度に応じて対応づけを行うことができる。
セグメント特定部１１２は、テレビ番組に対応する視聴ログに対応するターゲット情報に基づいて、視聴者が属するセグメントを特定する（Ｓ４０２）。なお、１人の視聴者は複数のセグメントに所属してよい。セグメント特定部１１２は、各セグメントについて所属している視聴者の数をカウントし、カウントした視聴者数が所定数以上であるセグメントを広告セグメントとする（Ｓ４０３）。

評価部１１３は、広告セグメントのばらつき度合に応じて適合度を決定する（Ｓ４０４）。評価部１１３は、広告セグメントのばらつき度合が大きいほど適合度が大きくなるように決定することができる。上述のとおり、広告セグメントのばらつき度合は、たとえば、広告セグメントの数や広告セグメント間の距離とすることができる。

視聴率算出部１１４は、テレビ番組に対応する視聴ログを視聴ログ記憶部１３１から選択し、選択した視聴ログに基づいて視聴率を算出する（Ｓ４０５）。視聴率算出部１１４は、たとえば、選択した視聴ログに含まれている重複ない世帯ＩＤの数をサンプル世帯数で割って視聴率とすることができる。

以上の処理を各テレビ番組について行った後、番組情報送信部１１５は、各テレビ番組についての視聴率と適合度とを含む番組情報を作成して、ユーザ装置２０に送信する（Ｓ４０６）。番組情報送信部１１５は、番組に対応する広告セグメントを説明する情報や、広告セグメントの数などを番組情報に含めるようにしてもよい。

ユーザ装置２０では、評価装置１０から送信される番組情報を受信して、各番組についてのアドレッサブル広告の適合度とを表示することができる。図７は、ユーザ装置２０に表示される画面例を示す図である。図７に示されるように、ユーザ装置２０は、各テレビ番組の番組名に対応付けて、視聴率とアドレッサブル広告の適合度とを表示することができる。放送局では、ユーザ装置２０の出力を参考に、どの番組でアドレッサブル広告を行うかを決定することができる。

以上説明したように、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴ログに基づいて、テレビ番組がターゲティング広告（アドレッサブル広告）が有効かどうかの適合度を算出することができる。したがって、ターゲティング広告に向いた番組だけをアドレッサブル広告対応にすることが可能となり、リニア放送において多くの人にリーチして認知度を上げようとするマス広告の有効性は保持しつつ、アドレッサブル広告を効果的に採用することができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴ログに基づいて視聴者のセグメントを特定し、番組を視聴している視聴者のセグメント数に応じて、当該番組に係るターゲティング広告の適合度を求めることができる。幅広いセグメントの視聴者が視聴しているテレビ番組において全視聴者に向けたマス広告は、企業イメージのブランディングなどには有効であっても、利用者層が限られる商品の広告の場合には有効性が劣る。本実施形態の評価装置１０によれば、視聴者のセグメントが多い場合には、ターゲティング広告が有効であると評価することができるので、放送局や広告主、広告代理店などのユーザは、本実施形態の評価装置１０による評価を参照にして、どの番組がアドレッサブル広告に向いているかを容易に把握することができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、セグメントに属する視聴者の数に応じて適合度を決定している。したがって、セグメントに分けながらも、ターゲティング広告の対象となる視聴者の数を考慮した適合度を決定することが可能となり、番組におけるターゲティング広告の有用性を正確に評価することができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、ターゲティング情報にはデモグラフィック属性と行動履歴とが含まれており、年齢、性別、所得、職業などの属性に応じたターゲティング広告も、閲覧履歴やクリック履歴、購買履歴などの行動に応じた行動ターゲティングも含めたターゲティング広告の適合度を求めることができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴率とともに適合度をユーザ装置２０に送信することができる。したがって、ユーザ側では、視聴率に応じた広告料金を想定しながら、当該番組をアドレッサブル広告対応にした場合のシミュレーションを行うことができる。

また、本実施形態の評価装置１０によれば、視聴ログとターゲット情報とを視聴パターンなどの類似度に応じて対応づけ、ターゲット情報に基づいて視聴者のセグメントを推定することができる。したがって、インターネットにおけるＷｅｂブラウザの閲覧履歴（行動履歴）などを利用して、リニア放送であるテレビ番組の視聴者をセグメント分けすることができる。したがって、視聴者の基本情報に限らず、幅広い属性や行動履歴などに基づいたターゲティング広告の対象となるセグメントの観点からテレビ番組の評価を行うことができる。

以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

たとえば、本実施形態では、視聴ログとターゲット情報とを対応付け、ターゲット情報に基づいて視聴者のセグメントを特定するものとしたが、視聴ログ記憶部１３１に記憶されている視聴者属性を用いて視聴者のセグメントを求めるようにしてもよい。

また、本実施形態では、視聴ログは、サンプル世帯に設置したログ記録装置を用いて収集するものとしたが、これに限らず、たとえば、ログ記録装置による視聴ログに代えて、あるいはそれに加えて、テレビ受像機において記録した視聴ログ（デバイスログ）を用いるようにしてもよい。デバイスログについても、テレビ受像機が、視聴者によってボタンが押されたなどの行為によってどの視聴者が視聴したかを特定するようにしてもよいし、ログ記録装置が収集した視聴ログを機械学習させ、デバイスログからどのような世帯構成であり、どの構成員がどの番組を視聴したかを推定するようにしてもよい。

また、テレビ受像機が、スマートフォンやタブレットコンピュータなどの携帯デバイスをリンクし、テレビ受像機が映像出力時に近傍に存在している携帯デバイスを認識することで、視聴者個人を特定し、デバイスログとして記録するようにすることができる。

また、本実施形態では、視聴率算出部１１４が視聴ログにもとづいて視聴率を算出するものとしたが、これに限らず、他で算出された視聴率の入力を受け付けるようにしてもよい。たとえば、視聴率算出部１１４は、ユーザから、番組を示す情報と当該情報が示す番組の視聴率とを受け付けるようにしてもよいし、視聴率を記憶している他のコンピュータ（たとえばデータベースサーバなど）にアクセスして番組ごとの視聴率を取得するようにしてもよい。

また、本実施形態では、放送局に対してアドレッサブル広告の適合度を送信するものとしたが、番組情報を、広告主や広告代理店などのユーザが使用するユーザ装置に送信するようにしてもよい。この場合、広告主や広告代理店など、広告の出稿者側において、適合度の高い番組をアドレッサブル広告にして欲しい旨を放送局にリクエストすることが可能となる。

また、本実施形態では、ターゲット情報には視聴者のデモグラフィック属性と行動履歴とが含まれるものとしたが、いずれか一方のみであってもよいし、たとえば視聴者の習慣、趣味、嗜好、価値観などを分析したサイコグラフィック属性などを含めるようにしてもよい。また、ＧＰＳなどにより収集した位置に基づくジオグラフィック情報を含めるようにしてもよい。さらに、検索エンジンに入力した検索キーワードを含む検索履歴を含めるようにしてもよい。

また、本実施形態では、ターゲット情報は、アンケート調査やＷｅｂブラウザのクッキーの解析などにより収集するものとしたが、これに代えて、またはこれに加えて、Ｗｅｂサイト側におけるアクセスログや、販売店における販売履歴、広告配信サービスの運営者が計測しているクリック履歴などを収集するようにしてもよい。また、テレビ受像機がスマートフォンやタブレットコンピュータなどの携帯デバイスと連携し、連携した携帯デバイスから携帯デバイスの操作情報などの各種の履歴情報を取得してデバイスログとして記録するようにしてもよい。

また、本実施形態では、所定数以上の視聴者数が属するセグメントのみをカウントするようにしたが、これに限らず、たとえば、視聴者数による重み付けを行ったうえでセグメント数を合計して、適合度を算出するようにしてもよい。また、視聴者の属性に応じた重み付けをしたうえで視聴者の数を合計し、その重み付け視聴者数に応じてセグメント数をカウントするようにしてもよい。たとえば、少数でも富裕層が視聴している番組については、その富裕層のみをターゲットとしたターゲティング広告を展開したいというニーズが存在し得るところ、こうしたニーズを考慮してターゲティング広告の適合度を決定することが可能となる。

１０ 評価装置
２０ ユーザ装置
１１１ 類似度判定部
１１２ セグメント特定部
１１３ 評価部
１１４ 視聴率算出部
１１５ 番組情報送信部
１３１ 視聴ログ記憶部
１３２ ターゲット情報記憶部

Claims (7)

1. テレビ番組を評価するシステムであって、
   前記テレビ番組を視聴した視聴者を特定する視聴ログを記憶する視聴ログ記憶部と、
   前記視聴者の属するセグメントを特定するターゲット情報を記憶するターゲット情報記憶部と、
   前記視聴ログおよび前記ターゲット情報に基づいて、前記テレビ番組を視聴した前記視聴者が所属する前記セグメントである複数の広告セグメントを特定するセグメント特定部と、
   前記広告セグメントの数が多いほど高くなるように前記テレビ番組に係るターゲティング広告の適合度を評価する評価部と、
   を備えることを特徴とするテレビ番組評価システム。
2. 請求項１に記載のテレビ番組評価システムであって、
   前記評価部は、属する前記視聴者の数が所定数以上の前記広告セグメントの数が多いほど前記適合度が高くなるように評価すること、
   を特徴とするテレビ番組評価システム。
3. 請求項１または２に記載のテレビ番組評価システムであって、
   前記ターゲット情報には、前記視聴者のデモグラフィック情報および前記視聴者の行動履歴情報の少なくともいずれかが含まれること、
   を特徴とするテレビ番組評価システム。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項に記載のテレビ番組評価システムであって、
   放送局、広告主、または広告代理店が使用するユーザ装置と通信可能に接続され、
   前記テレビ番組の視聴率を取得する視聴率取得部と、
   前記テレビ番組に係る前記視聴率とともに前記適合度を前記ユーザ装置に送信する送信部と、
   をさらに備えることを特徴とするテレビ番組評価システム。
5. 請求項４に記載のテレビ番組評価システムであって、
   前記評価部は、前記視聴率が所定値以下である場合には、前記広告セグメントのばらつき度合に拘わらず、前記テレビ番組が前記ターゲティング広告に適すると評価すること、
   を特徴とするテレビ番組評価システム。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項に記載のテレビ番組評価システムであって、
   前記視聴ログは、第１の前記視聴者を特定する情報と、前記テレビ番組を特定する情報とを含み、
   前記ターゲット情報記憶部は、前記第１の視聴者とは異なる第２の前記視聴者に対応付けて前記ターゲット情報を記憶し、
   前記ターゲット情報には、前記第２の視聴者が視聴した前記テレビ番組を特定する情報が含まれ、
   前記視聴ログと前記ターゲット情報とを比較して、前記第１および第２の視聴者の視聴行動の類似度を判定する類似度判定部をさらに備え、
   前記セグメント特定部は、前記類似度に応じて前記第１および第２の視聴者を対応づけ、前記視聴ログに対応する前記ターゲット情報から前記広告セグメントを特定すること、
   を特徴とするテレビ番組評価システム。
7. 請求項１ないし６のいずれか１項に記載のテレビ番組評価システムであって、
   前記評価部は、前記広告セグメント間の距離が遠いほど前記適合度が高くなるように評価すること、
   を特徴とするテレビ番組評価システム。